微软新工具准确率达80%，开发人员：我谢谢您嘞~

文 | 白开水

出品 | OSC开源一个社区（ID：oschina2013)

苹果公司月另一款一种可以增加大型语种建模耐用性的从新工具箱 Jigsaw。“大型的先于训练语种建模（如 GPT-3、Codex 等），可以被调整为从开发者借机的自然语种规约中所分解成标识符。这种自动化建模有意味著增加世界上每个开发者的生产性；但是，由于这些建模意味著难以忽略程序语法，因此所分解成的标识符的总质量不能得到保证。”

根据介绍，Jigsaw 作战了忽略程序语法和语法的后处理新科技，然后为了让用户对系统会来增加未来的耐用性；该工具箱借以用作多法则也读取为 Python Pandas API 催化标识符。Pandas 是样本科学中所广为用作的 API，不具数百个用于 manipulating dataframes 或不具行和列的表的函数。

苹果公司方面称，其科学知识表明，随着这些大型语种建模演变为根据借机催化标识符，Jigsaw 可以在增加系统会准确性方面发挥重要效用。

像 OpenAI 的 Codex 这样的大型语种建模正在重从新定义面向对象领域。软件包开发者在应付面向对象任务时，可以为先于期的标识符影片发放中文名描述，Codex 可以用 Python 或 Java 等语种催化先于期的标识符。但催化的标识符意味著不正确，甚至意味著能够编译或运行。Codex 用户有责任在用作标识符之前对其进行时甄别。 Jigsaw 团队解释称，通过 Project Jigsaw ，其目标是使均甄别自动化，以增加用作 Codex 等大型语种建模进行时标识符催化的开发者的生产性。

苹果公司显然 Jigsaw 可以“无论如何自动化”核对标识符是不是编译、处理错误信息以及测试标识符是不是产生开发者愿意负载的以下内容的整个过程。“Jigsaw 将先于期标识符的中文名描述以及 I/O 实例作为读取。通过这种法则，它将读取与相关的负载一组；并发放总质量保证，即负载的 Python 标识符将在发放的读取上编译并产生先于期的负载。”

在其 ICSE 2022 论文 Jigsaw：Large Language Models meet Program Synthesis 中所， 苹果公司方面在 Python Pandas 上评估了这种法则。用作 Jigsaw，用户可以发放对先于期转换的中文名描述、input dataframe 和具体来说的 output dataframe，然后让 Jigsaw 催化先于期标识符。

Jigsaw 给予英语查询并用作适当的上下文对其进行时先于处理，以框架可以馈送到大型语种建模的读取。苹果公司在实验中所发现，Jigsaw 可以在 30% 的时长内创始人正确的负载。如果标识符败北，那么重建过程在后处理阶段开始。

在后成品中所，Jigsaw 应用了三种变换来重建标识符。这些转变中所的每一个都是由他们在 GPT-3 和 Codex 中所观察到的故障法则也所激发的。而 GPT-3 和 Codex 败北的法则都相似，因此 Jigsaw 应付这些败北法则也的后处理对两者都很有用。

苹果公司在各种样本集上评估了 Codex 和 Jigsaw (with Codex)，并测量了权重。Codex 给出了约 30% 的开箱即用的准确性，Jigsaw 则将权重增加到 60% 以上；通过用户对系统会，权重可增加到 80% 以上。再一，他们将一直致力于完善 Jigsaw，努力将在 Python Pandas API 上的科学知识提倡到其他 API 和其他语种上；在通过自动化增加开发者生产性方面发挥重要效用。

格外多详情可察看官方其网站：

对于苹果公司另一款意味著会面向对象的 AI ，然后又让 AI 学意味著会标识符审定，如今准去率还降至 80%，有网上表示：开发者们啊，本是同根生，相煎何太急。你怎么看呢？评论区等你~

我开源的软件包只能我当成赚钱

噢，老天爷！归属于Java的协程下定决心来了！

开源作者去世后，标识符谁来承袭？

说道不错，请点个在看呀